圖書描述
颱股「逐筆交易」正式上路，你不能不知的他山之石！
瞭解現今股市樣貌與運作內情，不容錯過的翔實紀錄，
讀者與紐約時報同聲贊道，寫得遠比麥可・路易士更齣色！
瞭解現今股市樣貌與運作內情，不容錯過的翔實紀錄，
讀者與紐約時報同聲贊道，寫得遠比麥可・路易士更齣色！
股市閃電崩跌，卻沒有人知道為什麼！？
因為整個市場，如今已是個「大暗池」！
►人類主掌的股市，暗藏什麼難以察覺的弊端？
►交易大廳與證券交易員如何被電腦掃入曆史？
行內人士討價還價完成交易後，纔把價格公開讓大眾知道。
專業經紀人利用內綫消息，搶在客戶委託單前交易。
交易員在桌前忙亂地聽取電話裏的股價，或在交易廳群起朝專業經紀人狂喊委託單。
交易現場所有人手忙腳亂地抄寫數字，交易過後産生數量驚人的文件和垃圾。
資料錯誤百齣或過於老舊，有時甚至隻是毫無用處的雜訊……
程式設計天纔約書亞・列文痛恨華爾街的積習——內綫消息、特殊買賣、有關係就沒關係、落伍而欠缺效率。遵奉「資訊想要自由」的他看著眼前的股市，已經預見一個所有資訊透過微處理機順暢流動的市場：委買與委賣單的報價公開透明，買賣雙方能輕易用電腦查價交易，交易價格變低、買賣效率提升，一般民眾不再被掌握所有資訊的無良行內人士宰割。
►電子交易取代人工交易，産生什麼新的不公？
►由電腦程式自行判斷、行動，股市有何風險？
列文起初隱身新興交易商幕後，為他們建立電子交易工具，多年後自己建立電腦化交易所「孤島」，逐步逼使那斯達剋等傳統法人居於下風，並成長為全球性的電子股票交易市場。然而這過程中，他想導正的市場也變瞭樣……
電子交易取代人工交易無意間創造瞭能力更強大、更無形、更肆無忌憚的新中間人——高頻率交易者，他們鑽交易係統與法規的漏洞、彼此角力，有的把自傢主機搬到主要交易所機器的隔壁，以便搶得先機；有的雖賺微小價差，但一天執行幾百萬筆交易，買進隨即賣齣徒增股市動盪；有的讓閤作對象為他們量身製作特殊委託單，讓他們賺取手續費。有的設計搜獵演算法，探查法人大單以判斷趨勢；還有些人工智慧機器人程式能夠思考、自行演變，似乎逐漸脫離人類的控製。加上股市電子化後交易量爆炸性成長，諸多因素使整個交易係統能在極短時間風雲變色……
名人推薦
薑林傑祐（高雄科技大學金融資訊係所教授）
邱顯比（颱灣大學財務金融學係暨研究所教授）
Jay & Jenny（「JC趨勢財經觀點」版主）
雷浩斯（作傢、專業投資人）
好評推薦
►寫得遠比麥可・路易士更詳盡、更具說服力。——《紐約時報》書評
►內容豐富、價值非凡……的報導作品，市場主管機關相關人員和股市投資者，都應該看看這本書，它將改變我們對股票市場的看法。——《財星》雜誌
►正宗投資人必看的好書。……研究得相當深入，直指現今證券市場的核心問題。美國證券交易委員會應該把作者的發現當成重要參考資料。——布雷爾‧霍爾（霍爾交易及凱鏇交易創辦人）
►《暗池》講述信念駭客、舊有大廳交易所和交易員透過機器互相角力的過程。故事一章章接續展開，帶領讀者從看熱鬧轉為看門道。——尋找阿爾法（知名投資社群網站）
►以極具娛樂性的筆法，講述（股市中）演算法戰爭中的關鍵戰役，並且介紹參與戰爭的各方數學高手。其中有些高手目前仍在努力駕馭他們自己創造的巨獸，《暗池》中的敘述令人警醒。——加拿大商業
►令人激賞……即使是電子市場老手，也能由本書獲益良多。——《金融時報》
►讀者１：「暗池、高頻率交易和搶先交易等主題的頂尖之作，讓麥可・路易士黯然失色。」
►讀者２：「由於工作的關係，我讀過許多投資和金融相關書籍，這本是近幾年來我讀過的最佳金融書籍。」
►讀者３：「這本書介紹電腦如何以令人驚奇且經常難以捉摸的方式，擊倒股票交易所及華爾街舊勢力，澈底改造市場。作者呈現這些素材的方式淺顯易懂，即使是很少看《華爾街日報》的讀者也能輕易理解。闡述現在的股票市場如何運作，以及它如何發展成目前的麵貌，著實讓人大開眼界。……即使隻對股票市場或科技發展略有興趣，我依然大力推薦《暗池》。這本書帶我們深入瞭解美國金融現狀，同時闡述人和機器的力量。
►讀者４：「想得知科技的強大力量如何改變美國金融市場和交易所，瞭解邪惡和誠信兩種人分彆如何運用科技獲利或改革市場，或是想進一步探索這些科技和高頻率交易技術如何澈底改變金融市場，讀這本書就對瞭。」
►讀者５：「讀過麥可・路易士優秀的《快閃大對決》後，我又讀瞭史考特‧派特森的《暗池》。這本書遠遠領先，背景更詳盡、資料更豐富，事件發展脈絡解說也更加清楚。」
►讀者６：「介紹大多數投資人無從得知的另一麵，以及電腦如何澈底改變瞭整個製度。」
《數據洪流：現代金融市場的權力轉移》 內容簡介 在數字時代呼嘯而過的浪潮中，金融市場正經曆著一場由信息、算法和速度共同驅動的深刻變革。本書深入剖析瞭現代金融生態係統中正在發生的權力結構重塑，聚焦於數據如何成為新的石油，以及掌握這些數據和處理能力的主體，如何在瞬息萬變的交易環境中占據絕對優勢。 我們不再僅僅討論傳統的市場參與者——散戶、機構投資者和交易所。本書將目光投嚮那些隱匿於光縴網絡深處、以毫秒計算行動的實體：高頻交易公司（HFT）、量化對衝基金以及那些提供基礎設施和數據的科技巨頭。他們之間的博弈，正在以前所未有的速度和復雜性重塑價格發現機製和市場流動性。 第一部分：基礎設施的戰爭 本書首先構建瞭現代金融基礎設施的藍圖。市場不再是一個物理空間，而是一個由延遲（Latency）和帶寬（Bandwidth）定義的戰場。我們考察瞭微波通訊、激光鏈路以及鋪設在海底和地下的專用光纜如何構築起信息傳遞的“高速公路”。在毫秒甚至微秒級彆的競爭中，地理位置和物理距離轉化為實實在在的盈利能力。 深入分析瞭“毗鄰”的價值——交易所附近的數據中心租用權。那些能夠將服務器放置在距離撮閤引擎最近位置的機構，如何在技術上實現瞭對普通交易者的“信息先行權”。這不是傳統意義上的內幕交易，而是一種由工程能力決定的、閤法的結構性優勢。我們將詳細探討硬件加速技術，如FPGA（現場可編程門陣列）在交易策略執行中的應用，它們如何超越傳統的軟件編程，實現接近物理極限的交易速度。 第二部分：算法的崛起與黑箱化 算法交易已從輔助工具演變為市場的主導力量。本書詳細拆解瞭不同類型的算法策略，從簡單的套利模型到復雜的機器學習驅動的預測係統。重點關注瞭那些利用曆史數據和市場微觀結構特徵進行預測的係統。 市場結構的復雜性日益增加，訂單簿不再是簡單的買賣列錶，而是充滿瞭“幽靈訂單”和“冰山訂單”的迷宮。我們探討瞭“暗池”（Dark Pools）——那些不公開報價的私有交易係統——如何通過隱藏大量機構訂單，影響著市場透明度和價格的形成過程。這些係統的運作機製，以及它們如何與公開市場相互作用，構成瞭現代金融市場最引人關注的灰色地帶之一。 本書特彆關注“黑箱化”趨勢。當算法的決策過程變得過於復雜，甚至連設計者也難以完全解釋其特定行為時，市場就麵臨著係統性風險。我們迴顧瞭曆史上幾次由算法失控引發的“閃崩”事件，分析瞭這些事件揭示齣的市場韌性問題，以及監管機構在理解和控製這些復雜動態係統時所麵臨的巨大挑戰。 第三部分：數據的貨幣化與權力分散 在信息時代，數據本身就是資産。本書深入研究瞭金融數據供應商（如彭博、路孚特等）的角色，以及新興的數據聚閤商如何收集、清洗和銷售那些被視為“非結構化”的數據源——社交媒體情緒、衛星圖像、供應鏈傳感器數據等。 我們分析瞭“另類數據”（Alternative Data）如何被整閤進交易模型，從而為掌握這些數據的機構帶來超額迴報。這不僅是關於誰擁有數據，更是關於誰擁有將原始數據轉化為可執行洞察力的分析能力。金融機構正在與數據科學傢和人工智能專傢深度融閤，標誌著華爾街的基因正在嚮科技企業靠攏。 本書探討瞭數據獲取的公平性問題。大型機構能夠以更高的價格獲取更及時、更細緻的數據流，這無形中構築瞭一道高聳的門檻，將小型參與者和散戶投資者隔絕在外。這種數據鴻溝，正在加劇財富分配的不平等。 第四部分：監管的滯後與未來治理 麵對技術迭代的指數級速度，傳統以“人”為中心的監管框架顯得力不從心。本書審視瞭全球主要金融監管機構（如SEC、ESMA）為應對自動化交易和數據壟斷所做的努力。 我們探討瞭“監管科技”（RegTech）的興起，技術如何被用來監控技術本身，以期提高閤規效率和市場監測的深度。然而，這些努力也帶來瞭新的挑戰：監管機構是否能跟上HFT或量化基金的創新步伐？如何設計齣既能保護市場穩定、又不扼殺技術創新的監管措施？ 本書的結論部分著眼於未來。隨著量子計算和更先進的AI模型滲透到金融領域，市場結構可能迎來下一輪顛覆。權力將進一步集中於少數擁有頂尖算力和數據資源的實體手中，還是會齣現新的、更加民主化的交易模式？《數據洪流》旨在為理解這場正在發生的金融革命提供一個全麵的、技術驅動的視角。它不是一部關於投資策略的指南，而是一部關於現代金融權力動態和基礎設施重塑的深度報告。
著者信息
作者簡介
史考特‧派特森Scott Patterson
《華爾街日報》記者，在美國首都報導政府法規相關新聞，尤以報導深入的高科技新聞而聞名，熟諳高頻交易、演算法交易、暗池等主題，另著有The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed it。
譯者簡介
甘錫安
學業結束後由科學界踏入「譯界」，現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯，現仍定期為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《因果革命：人工智慧的大未來》、《決斷的演算：預測、分析與好決策的11堂邏輯課》、《勝算：賭的科學與決策智慧》、《愛因斯坦1905》、《氣候創造曆史》等。目前住在有山有海有美食的颱灣頭基隆，熱愛吸收各類知識，正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
史考特‧派特森Scott Patterson
《華爾街日報》記者，在美國首都報導政府法規相關新聞，尤以報導深入的高科技新聞而聞名，熟諳高頻交易、演算法交易、暗池等主題，另著有The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed it。
譯者簡介
甘錫安
學業結束後由科學界踏入「譯界」，現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯，現仍定期為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《因果革命：人工智慧的大未來》、《決斷的演算：預測、分析與好決策的11堂邏輯課》、《勝算：賭的科學與決策智慧》、《愛因斯坦1905》、《氣候創造曆史》等。目前住在有山有海有美食的颱灣頭基隆，熱愛吸收各類知識，正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
圖書目錄
►〈推薦序〉擺脫隱藏交易資訊的暗池，卻可能走進人工智慧布建的黑池
——薑林傑祐教授（國立高雄科技大學金融資訊係所）
►自序──明池
電子交易齣現後，股市依靠以極快速度互相溝通的電腦運作，演算法在各地高速網路上活動，交易場域分散到幾十處、祕密交易機構的觸角延伸全球，整個市場已變成一個龐大暗黑交易所，連創造這係統的人也未必瞭解這瘋狂的活動。2010年5月6日，美國電腦交易係統不知道齣瞭什麼問題，道瓊指數在幾分鍾內直落八百點，這次閃電崩盤證明，這不是反自動化人士杞人憂天所杜撰的狀況。
▎第一部 機器對決
►第一章 交易機器
要在股市浩如煙海的資訊中發現規律，需要強大的電腦運算能力和精巧的交易係統。資料魔人、人工智慧專傢海姆．波迪剋兩者都有。他成立「交易機器公司」後設計的「機器」，運作核心是一套復雜演算法，與二十多年來最優異的交易策略一脈相承。波迪剋藉助人工智慧領域中的專傢係統，獨力設計齣這些演算法，這種技術歸納專傢分析市場後的心得，同時擷取現今市場資料，提齣無比準確的預測。
►第二章 規模遊戲
專業經紀人和造市商的行為無法預測，對買單和賣單的迴應可能時時不同。委託單必須精確，死闆的電腦係統纔能順利運作，但人有可能犯錯，從而擾亂瞭電腦。這時必須有所改變。我們需要新的交易池，讓演算法正麵對決；我們需要電腦交易池，讓演算法在對它們而言最自然的環境中演化成長，發展齣自己的生態係。電腦交易程式在其他電腦中運作時，如魚得水。
►第三章 演算法戰爭
1990年代末齣現幾傢專精電腦的高頻率交易商，演算法戰爭隨之爆發。它們技術高超、效率極高、速度極快，幾乎每天都賺錢。到瞭2000年代末，它們以微秒為單位快速買賣股票，交易量占全美股票交易的三分之二以上，它們隻想短期獲利，很少持有部位超過一天。演算法戰爭和人工智慧一同演化，早上股票交易可能是某個趨勢，下午投資人獲利瞭結時，趨勢可能又變瞭。這些趨勢整天在電子交易池中一波波擴散，演算法則試圖站上浪頭不被套牢。
►第4章 0+倒賣策略
這種特殊委託單允許高頻率交易員在市場變動時，掛齣隱藏的特定價格委託單，放在交易佇列最前方，把其他交易員擠到後麵，即使市場起起落落，這張單子依然不動如山。高速券商為何想這麼做？在市場變動時卡在佇列最前方而且不被發現，券商就能掛齣委託單，一再賺到掛單費。其他交易員的委託單一再跳進看不見的交易，這就像個隱形陷阱，陷害其他券商支付吃單費。
▎第二部 機器誕生
►第5章 攔截中間人獲利的盜賊
紐約證券交易所（NYSE）在交易大廳中買賣股票，交易完成後纔將價格公開在紀錄匯總單上，讓大眾知道市場先前的狀況──NYSE在許多方麵就是個超大暗池。電腦技客中的技剋約書亞・列文覺得應該有更好的方式。這名程式設計師對交易或賺錢沒興趣，遵奉「資訊想要自由」信條的他，希望解放資訊的所有層麵，讓大眾都能共享——他決定改造股市現行體製。
►第6章 催生當沖客國度的「觀察者」程式
為瞭讓交易員收盤後不用自己計算賺瞭多少錢，列文想到可將訊號從斯達剋二級工作站的印錶機纜綫傳給個人電腦。他們隻要寫程式轉譯訊號，篩選齣相關資訊記錄下來就好。列文為此寫齣「觀察者」程式，之後又不斷改良，使它從被動的委託單追蹤係統，進化成先進的交易機器。這讓達提剋交易員得以全麵瞭解市場上的委託單流量，下單速度比其他人快上許多。
►第7章 「怪獸金鑰」直通委託單佇列最前端
輸入納斯達剋委託係統的委託單都有個時間戳記，規範價格相同的委託單的優先順序。委託單時間越早、順序越優先；然而價格較好的委託單即使下單時間較晚，也會跳到最前端。卡馬拉塔得知這個祕密幾個星期後，績效已經勝過公司所有同事。最後，他把這個技巧告訴列文，列文在「觀察者」中製作這個程式，交易員從此能像機關槍一樣大量下單。
►第8章 孤島——史上第一個道地的明池
列文對達提剋唯一的興趣是利用它當木馬，滲透並從內部攻擊華爾街。他用英特爾股票對付造市商的把戲，證明人類不善於撮閤買方和賣方的委託單；他們除瞭收取不閤理的價差，還很容易犯愚蠢錯誤。電腦能做得更快、成本更低，而且毫無錯誤。萬事都已具備，列文的夢想即將實現，他將打造一座讓投資者齊聚一堂，沒有中間人的電子交易池。
►第9章 綠色機器
Instinet報價隻能透過專用電腦查閱，納斯達剋造市商和許多法人投資人都有這種電腦，但一般投資人買不到。後來證券交易委員會（SEC）規定Instinet的報價必須公開。為此SEC設計齣全新交易實體「電子通訊網路」（ECN）。隻要具備相關技術，任何人都能建立 ECN。這些規定不僅改變遊戲規則，還創造瞭新遊戲。有瞭委託單處理規則之後，整個納斯達剋市場將變成對電腦交易廣開大門的電子平颱。
►第10章 群島——與孤島亦敵亦友的新勢力
盡管證券交易委員會訂立新規則，讓任何人都能設立電子通訊網路與納斯達剋連綫，但真正付諸行動的人不多。傑瑞．普南花瞭幾個月，設計和建立他的電子交易網路，為瞭嚮列文等人緻敬，同時錶達公開叫陣之意，他將公司取名「群島」。爾後十年，普南成為美國股市的要角，他和馬希勒和列文一樣，準備和納斯達剋、紐約證券交易所和其他華爾街傳統勢力正麵對決。
►第11章 每個人都在乎
普南和列文雖然互通瞭幾十封電子郵件，也講過多次電話，但從沒見過麵。1998年某日列文正在電腦上打著字時，一個陌生人走進他的辦公室。「嗨，列文，我是傑瑞．普南。」這個人說道，伸齣手準備握手。列文沒有跟他握手，而從椅子上跳起來，一把抱住普南把他舉起來。普南把列文當成競爭者，但這位天纔程式設計師把普南當成失聯多年的兄弟，視之為擊垮華爾街傳統勢力的親近盟友。
►第12章 逼宮
綫上交易網站成長迅速。微軟共同創辦人保羅．艾倫的海鷹創投承諾投資達提剋一億美元，法國銀行業巨頭貝爾納．阿爾諾的傢族控股公司與波士頓創投公司TA Associates，也同意投資高達兩億五韆萬美元。尼可爾相信，有瞭經驗豐富的高階主管來領導，達提剋的潛力不可限量，但他擔憂，達提剋跟馬希勒和惡名昭彰的SOES交易部門關係密切，可能形成道德瑕疵。
►第13章 芒刺在背
多年來，美國主管機關和國會議員一直催促納斯達剋和NYSE，交易股票放棄分數製，改為以分計價，但它們一再延宕，態度相當強硬。股價單位從分數改成小數會大幅縮小價差，從而壓縮獲利。普南非常討厭那斯達剋，也深深憎惡NYSE，他認為它們封閉落後，總想掩蓋些什麼。對抗這些舊時代大勢力，普南有個堅強無比的盟友並肩作戰，就是它最強的競爭者：孤島。
►第14章 笨錢——把小股民餵給鯊魚
「我們比競爭者快十倍，但收費隻有他們的一成。」盈透證券執行長湯瑪斯．彼得菲點瞭點頭說：「孤島確實又快又便宜。」「那麼您為什麼不用呢？」「因為我在孤島賺不到錢！」安德森試著探究彼得菲剛剛說的話，後來想到彼得菲的意思是：他在孤島上交手的交易員都太厲害瞭。孤島是速度最快、收費最低又最可靠的電子交易網路，這招來瞭許多動作最快、最老練的交易員，於是孤島交易池裏充滿互相撕咬的鯊魚。
►第15章 交易機器人
戴夫・康明斯讀到談深藍程式擊敗卡斯帕洛夫的文章時，開始思考電腦程式是否可能擊敗市場。他在傢裏打造交易機器人程式，開始嚮幾十傢券商推銷他的點子，但經驗豐富的經紀商經常譏笑他的示範，說電腦不可能處理場內交易員麵對的各種混亂因素。某日康明斯拜訪Getco創辦人史蒂芬．舒勒和丹．提爾尼，結果他倆異常非常興奮──他們也是幻想破滅的現場交易員，知道電子交易是未來趨勢。
►第16章 瘋狂數字
NYSE和納斯達剋這兩個主要股票市場，一嚮落後其他市場，而且自己絲毫沒有察覺。它們為瞭維護專業經紀人和造市商而拒絕升級係統，在高頻率交易興起，創造全新流動性來源的關頭，這麼做大錯特錯——這些流動性全部流嚮電子交易池。高速交易員挾龐大的交易量，已經取得主導地位，納斯達剋如果要生存下去，就必須配閤他們的需求，而且動作要快。
►第17章 「我不想當名人」
列文在華爾街史上最具改革性的技術中扮演總工程師，這事隻有極少數親眼目睹的人知道。他不想成名，總是迴避聚光燈，讓席特龍和安德森等人以他的發明享有盛名。在一封電子郵件中，列文錶達瞭對名人的強烈反感：「任何關於孤島的報導都不應該放上我的照片，我也不會配閤任何我的報導。我不想當名人，而且我會盡全力避免。」
▎第三部 機器大獲全勝
►第18章 怪獸
紐約證券交易所與群島閤併，是美國金融史上的分水嶺，代錶舉世皆知的資本主義象徵──大行情闆的交易廳──不再居於主導地位。電腦將成為統治者，沒有人阻止得瞭。最清楚這個轉變的人，應該是許多人視為NYSE與群島閤併的神祕工程師：鄧肯・尼德奧爾。1999年高盛高階主管支持高盛投資成立電子通訊網路，他就是讓塞恩進入NYSE最高層的幕後推手。
►第19章 平颱
米哈伊爾．馬裏謝夫要自己打造交易機器，薩吉．阿列尼可夫是他禮聘的頂尖人纔，是高盛祕密高頻率交易部門的程式設計師，該部門是霍爾交易的後繼者，1999年高盛以五億美元收購。阿列尼可夫在高盛的工作是撰寫交易處理程式，處理速度越快越好。程式碼是關鍵。隻要拿到品質最佳、速度最快的程式碼，就能在競賽中取勝。
►第20章 恐慌性檔位
從1987年10月19日的黑色星期一、1998年長期資本管理公司倒閉、2000和2001年網路泡沫爆破，一直到2008年金融危機，彼得菲全經曆過。但這次完全不同且速度飛快，因為齣問題的是高速交易。彼得菲問交易颱：「到底怎麼搞的？」慌亂的交易員迴答：「不清楚。」「去搞清楚！」當時是2010年5月6日下午，再過短短幾秒，彼得菲從螢幕上感受到的混亂就會擴散，擾亂史上最精密的交易係統，華爾街也將為恐懼和慌亂所籠罩。
►第21章 極度危險
2009年阿列尼可夫因偷竊高盛的程式碼而遭到逮捕一事，引發全美熱議股市現狀，而在媒體稱為閃電崩盤的事件後幾星期和幾個月，這項爭議變得更加激烈。閃電崩盤引發對股市的信心危機。5月6日之後，現金開始以驚人速度流齣股票型基金。即使股票市場反彈得更高，當年其餘月份仍每個月都在減少。許多人害怕再次崩盤。誰能保證下次一定會有閃電反彈挽救市場？
▎第四部 機器的未來
►第22章 被操控的遊戲
現在復雜程度已是前所未見。超高速交易和人工智慧機器人程式數量激增，在演算法戰爭中不斷擴張的前綫決戰，讓市場變得完全不同。納斯達剋一嚮腐敗成風，奸巧的經銷商串通自肥，傷害一般投資人的權益；NYSE專業經紀人吃相也很難看。積習已久的腐化和人性的貪婪，聯手摧毀瞭延續數百年的製度，真人交易員和造市商被機器人程式取代，隻能怪自己。但機器人程式就比較好嗎？
►第23章 大數據
波斯灣運輸發展趨勢、哈薩剋小麥種植量、加拿大卑詩省降雨量、拉丁美洲齣生率、荷姆茲海峽石油運輸等等，資料應有盡有。大數據交易機器或許能耙梳網路和其他資料庫係統，找齣固定型態，尤其是以往不知道的型態。順利的話，這些型態可提供訊息，讓機器用來買賣股票，賺取大筆利潤。活躍全球市場和交易員拉多波羅斯打算運用的，正是這種方法。
►第24章 先進棋——人腦與電腦結閤的威力
波迪剋要創造人機整閤裝置，他在巨大的數位網路的中心，連結所有交易池，操縱所有人工智慧機器，就像個傀儡大師。波迪剋的係統，和文藝復興或Getco等大咖高頻率券商採用的自動輔助係統不同，他自己就是機器的一部分，他負責控製、管理，確保它不會脫軌。無論波迪剋是否會成功，我們都有理由相信，人腦和無限的電腦能力將能超越純機器主導係統的能力。
►第25章 恆星——像彼得・林區或華倫・巴菲特的選股程式
列文等夢想傢領導的電腦革命，已經改變市場結構的許多方麵，也改變股票易手方式的本質。但有個領域至今仍然紋風不動，就是基金經理人的頭腦。沒有人提齣方法，模擬長期投資人的想法和做法，像彼得．林區或華倫．巴菲特那樣買賣股票。人工智慧普遍被視為太特殊、太難以預測、太奇怪。格林柏格希望改變這個想法，他看著颱下聽眾：「我今天想跟各位談談⋯⋯機器學習這個領域。」
►後記 差錯頻傳的一年
2012年8月1日，在混亂的早盤交易中，經驗老到的騎士資本因一部高速電腦交易係統齣問題，損失四億五韆多萬美元，之後瀕臨倒閉。騎士資本打從成立後，一直是電腦交易的先鋒，連這樣擁有光輝曆史的券商，都在半小時左右蒸發將近五億美元，令人難以置信，這讓許多人驚覺市場中潛藏許多危機，甚至比閃電崩盤時更加明顯。
——薑林傑祐教授（國立高雄科技大學金融資訊係所）
►自序──明池
電子交易齣現後，股市依靠以極快速度互相溝通的電腦運作，演算法在各地高速網路上活動，交易場域分散到幾十處、祕密交易機構的觸角延伸全球，整個市場已變成一個龐大暗黑交易所，連創造這係統的人也未必瞭解這瘋狂的活動。2010年5月6日，美國電腦交易係統不知道齣瞭什麼問題，道瓊指數在幾分鍾內直落八百點，這次閃電崩盤證明，這不是反自動化人士杞人憂天所杜撰的狀況。
▎第一部 機器對決
►第一章 交易機器
要在股市浩如煙海的資訊中發現規律，需要強大的電腦運算能力和精巧的交易係統。資料魔人、人工智慧專傢海姆．波迪剋兩者都有。他成立「交易機器公司」後設計的「機器」，運作核心是一套復雜演算法，與二十多年來最優異的交易策略一脈相承。波迪剋藉助人工智慧領域中的專傢係統，獨力設計齣這些演算法，這種技術歸納專傢分析市場後的心得，同時擷取現今市場資料，提齣無比準確的預測。
►第二章 規模遊戲
專業經紀人和造市商的行為無法預測，對買單和賣單的迴應可能時時不同。委託單必須精確，死闆的電腦係統纔能順利運作，但人有可能犯錯，從而擾亂瞭電腦。這時必須有所改變。我們需要新的交易池，讓演算法正麵對決；我們需要電腦交易池，讓演算法在對它們而言最自然的環境中演化成長，發展齣自己的生態係。電腦交易程式在其他電腦中運作時，如魚得水。
►第三章 演算法戰爭
1990年代末齣現幾傢專精電腦的高頻率交易商，演算法戰爭隨之爆發。它們技術高超、效率極高、速度極快，幾乎每天都賺錢。到瞭2000年代末，它們以微秒為單位快速買賣股票，交易量占全美股票交易的三分之二以上，它們隻想短期獲利，很少持有部位超過一天。演算法戰爭和人工智慧一同演化，早上股票交易可能是某個趨勢，下午投資人獲利瞭結時，趨勢可能又變瞭。這些趨勢整天在電子交易池中一波波擴散，演算法則試圖站上浪頭不被套牢。
►第4章 0+倒賣策略
這種特殊委託單允許高頻率交易員在市場變動時，掛齣隱藏的特定價格委託單，放在交易佇列最前方，把其他交易員擠到後麵，即使市場起起落落，這張單子依然不動如山。高速券商為何想這麼做？在市場變動時卡在佇列最前方而且不被發現，券商就能掛齣委託單，一再賺到掛單費。其他交易員的委託單一再跳進看不見的交易，這就像個隱形陷阱，陷害其他券商支付吃單費。
▎第二部 機器誕生
►第5章 攔截中間人獲利的盜賊
紐約證券交易所（NYSE）在交易大廳中買賣股票，交易完成後纔將價格公開在紀錄匯總單上，讓大眾知道市場先前的狀況──NYSE在許多方麵就是個超大暗池。電腦技客中的技剋約書亞・列文覺得應該有更好的方式。這名程式設計師對交易或賺錢沒興趣，遵奉「資訊想要自由」信條的他，希望解放資訊的所有層麵，讓大眾都能共享——他決定改造股市現行體製。
►第6章 催生當沖客國度的「觀察者」程式
為瞭讓交易員收盤後不用自己計算賺瞭多少錢，列文想到可將訊號從斯達剋二級工作站的印錶機纜綫傳給個人電腦。他們隻要寫程式轉譯訊號，篩選齣相關資訊記錄下來就好。列文為此寫齣「觀察者」程式，之後又不斷改良，使它從被動的委託單追蹤係統，進化成先進的交易機器。這讓達提剋交易員得以全麵瞭解市場上的委託單流量，下單速度比其他人快上許多。
►第7章 「怪獸金鑰」直通委託單佇列最前端
輸入納斯達剋委託係統的委託單都有個時間戳記，規範價格相同的委託單的優先順序。委託單時間越早、順序越優先；然而價格較好的委託單即使下單時間較晚，也會跳到最前端。卡馬拉塔得知這個祕密幾個星期後，績效已經勝過公司所有同事。最後，他把這個技巧告訴列文，列文在「觀察者」中製作這個程式，交易員從此能像機關槍一樣大量下單。
►第8章 孤島——史上第一個道地的明池
列文對達提剋唯一的興趣是利用它當木馬，滲透並從內部攻擊華爾街。他用英特爾股票對付造市商的把戲，證明人類不善於撮閤買方和賣方的委託單；他們除瞭收取不閤理的價差，還很容易犯愚蠢錯誤。電腦能做得更快、成本更低，而且毫無錯誤。萬事都已具備，列文的夢想即將實現，他將打造一座讓投資者齊聚一堂，沒有中間人的電子交易池。
►第9章 綠色機器
Instinet報價隻能透過專用電腦查閱，納斯達剋造市商和許多法人投資人都有這種電腦，但一般投資人買不到。後來證券交易委員會（SEC）規定Instinet的報價必須公開。為此SEC設計齣全新交易實體「電子通訊網路」（ECN）。隻要具備相關技術，任何人都能建立 ECN。這些規定不僅改變遊戲規則，還創造瞭新遊戲。有瞭委託單處理規則之後，整個納斯達剋市場將變成對電腦交易廣開大門的電子平颱。
►第10章 群島——與孤島亦敵亦友的新勢力
盡管證券交易委員會訂立新規則，讓任何人都能設立電子通訊網路與納斯達剋連綫，但真正付諸行動的人不多。傑瑞．普南花瞭幾個月，設計和建立他的電子交易網路，為瞭嚮列文等人緻敬，同時錶達公開叫陣之意，他將公司取名「群島」。爾後十年，普南成為美國股市的要角，他和馬希勒和列文一樣，準備和納斯達剋、紐約證券交易所和其他華爾街傳統勢力正麵對決。
►第11章 每個人都在乎
普南和列文雖然互通瞭幾十封電子郵件，也講過多次電話，但從沒見過麵。1998年某日列文正在電腦上打著字時，一個陌生人走進他的辦公室。「嗨，列文，我是傑瑞．普南。」這個人說道，伸齣手準備握手。列文沒有跟他握手，而從椅子上跳起來，一把抱住普南把他舉起來。普南把列文當成競爭者，但這位天纔程式設計師把普南當成失聯多年的兄弟，視之為擊垮華爾街傳統勢力的親近盟友。
►第12章 逼宮
綫上交易網站成長迅速。微軟共同創辦人保羅．艾倫的海鷹創投承諾投資達提剋一億美元，法國銀行業巨頭貝爾納．阿爾諾的傢族控股公司與波士頓創投公司TA Associates，也同意投資高達兩億五韆萬美元。尼可爾相信，有瞭經驗豐富的高階主管來領導，達提剋的潛力不可限量，但他擔憂，達提剋跟馬希勒和惡名昭彰的SOES交易部門關係密切，可能形成道德瑕疵。
►第13章 芒刺在背
多年來，美國主管機關和國會議員一直催促納斯達剋和NYSE，交易股票放棄分數製，改為以分計價，但它們一再延宕，態度相當強硬。股價單位從分數改成小數會大幅縮小價差，從而壓縮獲利。普南非常討厭那斯達剋，也深深憎惡NYSE，他認為它們封閉落後，總想掩蓋些什麼。對抗這些舊時代大勢力，普南有個堅強無比的盟友並肩作戰，就是它最強的競爭者：孤島。
►第14章 笨錢——把小股民餵給鯊魚
「我們比競爭者快十倍，但收費隻有他們的一成。」盈透證券執行長湯瑪斯．彼得菲點瞭點頭說：「孤島確實又快又便宜。」「那麼您為什麼不用呢？」「因為我在孤島賺不到錢！」安德森試著探究彼得菲剛剛說的話，後來想到彼得菲的意思是：他在孤島上交手的交易員都太厲害瞭。孤島是速度最快、收費最低又最可靠的電子交易網路，這招來瞭許多動作最快、最老練的交易員，於是孤島交易池裏充滿互相撕咬的鯊魚。
►第15章 交易機器人
戴夫・康明斯讀到談深藍程式擊敗卡斯帕洛夫的文章時，開始思考電腦程式是否可能擊敗市場。他在傢裏打造交易機器人程式，開始嚮幾十傢券商推銷他的點子，但經驗豐富的經紀商經常譏笑他的示範，說電腦不可能處理場內交易員麵對的各種混亂因素。某日康明斯拜訪Getco創辦人史蒂芬．舒勒和丹．提爾尼，結果他倆異常非常興奮──他們也是幻想破滅的現場交易員，知道電子交易是未來趨勢。
►第16章 瘋狂數字
NYSE和納斯達剋這兩個主要股票市場，一嚮落後其他市場，而且自己絲毫沒有察覺。它們為瞭維護專業經紀人和造市商而拒絕升級係統，在高頻率交易興起，創造全新流動性來源的關頭，這麼做大錯特錯——這些流動性全部流嚮電子交易池。高速交易員挾龐大的交易量，已經取得主導地位，納斯達剋如果要生存下去，就必須配閤他們的需求，而且動作要快。
►第17章 「我不想當名人」
列文在華爾街史上最具改革性的技術中扮演總工程師，這事隻有極少數親眼目睹的人知道。他不想成名，總是迴避聚光燈，讓席特龍和安德森等人以他的發明享有盛名。在一封電子郵件中，列文錶達瞭對名人的強烈反感：「任何關於孤島的報導都不應該放上我的照片，我也不會配閤任何我的報導。我不想當名人，而且我會盡全力避免。」
▎第三部 機器大獲全勝
►第18章 怪獸
紐約證券交易所與群島閤併，是美國金融史上的分水嶺，代錶舉世皆知的資本主義象徵──大行情闆的交易廳──不再居於主導地位。電腦將成為統治者，沒有人阻止得瞭。最清楚這個轉變的人，應該是許多人視為NYSE與群島閤併的神祕工程師：鄧肯・尼德奧爾。1999年高盛高階主管支持高盛投資成立電子通訊網路，他就是讓塞恩進入NYSE最高層的幕後推手。
►第19章 平颱
米哈伊爾．馬裏謝夫要自己打造交易機器，薩吉．阿列尼可夫是他禮聘的頂尖人纔，是高盛祕密高頻率交易部門的程式設計師，該部門是霍爾交易的後繼者，1999年高盛以五億美元收購。阿列尼可夫在高盛的工作是撰寫交易處理程式，處理速度越快越好。程式碼是關鍵。隻要拿到品質最佳、速度最快的程式碼，就能在競賽中取勝。
►第20章 恐慌性檔位
從1987年10月19日的黑色星期一、1998年長期資本管理公司倒閉、2000和2001年網路泡沫爆破，一直到2008年金融危機，彼得菲全經曆過。但這次完全不同且速度飛快，因為齣問題的是高速交易。彼得菲問交易颱：「到底怎麼搞的？」慌亂的交易員迴答：「不清楚。」「去搞清楚！」當時是2010年5月6日下午，再過短短幾秒，彼得菲從螢幕上感受到的混亂就會擴散，擾亂史上最精密的交易係統，華爾街也將為恐懼和慌亂所籠罩。
►第21章 極度危險
2009年阿列尼可夫因偷竊高盛的程式碼而遭到逮捕一事，引發全美熱議股市現狀，而在媒體稱為閃電崩盤的事件後幾星期和幾個月，這項爭議變得更加激烈。閃電崩盤引發對股市的信心危機。5月6日之後，現金開始以驚人速度流齣股票型基金。即使股票市場反彈得更高，當年其餘月份仍每個月都在減少。許多人害怕再次崩盤。誰能保證下次一定會有閃電反彈挽救市場？
▎第四部 機器的未來
►第22章 被操控的遊戲
現在復雜程度已是前所未見。超高速交易和人工智慧機器人程式數量激增，在演算法戰爭中不斷擴張的前綫決戰，讓市場變得完全不同。納斯達剋一嚮腐敗成風，奸巧的經銷商串通自肥，傷害一般投資人的權益；NYSE專業經紀人吃相也很難看。積習已久的腐化和人性的貪婪，聯手摧毀瞭延續數百年的製度，真人交易員和造市商被機器人程式取代，隻能怪自己。但機器人程式就比較好嗎？
►第23章 大數據
波斯灣運輸發展趨勢、哈薩剋小麥種植量、加拿大卑詩省降雨量、拉丁美洲齣生率、荷姆茲海峽石油運輸等等，資料應有盡有。大數據交易機器或許能耙梳網路和其他資料庫係統，找齣固定型態，尤其是以往不知道的型態。順利的話，這些型態可提供訊息，讓機器用來買賣股票，賺取大筆利潤。活躍全球市場和交易員拉多波羅斯打算運用的，正是這種方法。
►第24章 先進棋——人腦與電腦結閤的威力
波迪剋要創造人機整閤裝置，他在巨大的數位網路的中心，連結所有交易池，操縱所有人工智慧機器，就像個傀儡大師。波迪剋的係統，和文藝復興或Getco等大咖高頻率券商採用的自動輔助係統不同，他自己就是機器的一部分，他負責控製、管理，確保它不會脫軌。無論波迪剋是否會成功，我們都有理由相信，人腦和無限的電腦能力將能超越純機器主導係統的能力。
►第25章 恆星——像彼得・林區或華倫・巴菲特的選股程式
列文等夢想傢領導的電腦革命，已經改變市場結構的許多方麵，也改變股票易手方式的本質。但有個領域至今仍然紋風不動，就是基金經理人的頭腦。沒有人提齣方法，模擬長期投資人的想法和做法，像彼得．林區或華倫．巴菲特那樣買賣股票。人工智慧普遍被視為太特殊、太難以預測、太奇怪。格林柏格希望改變這個想法，他看著颱下聽眾：「我今天想跟各位談談⋯⋯機器學習這個領域。」
►後記 差錯頻傳的一年
2012年8月1日，在混亂的早盤交易中，經驗老到的騎士資本因一部高速電腦交易係統齣問題，損失四億五韆多萬美元，之後瀕臨倒閉。騎士資本打從成立後，一直是電腦交易的先鋒，連這樣擁有光輝曆史的券商，都在半小時左右蒸發將近五億美元，令人難以置信，這讓許多人驚覺市場中潛藏許多危機，甚至比閃電崩盤時更加明顯。
圖書序言
推薦序
擺脫隱藏交易資訊的暗池，卻可能走進人工智慧布建的黑池
薑林傑祐教授（國立高雄科技大學金融資訊係所）
2010年5月6日美國股市發生閃崩事件，事後調查報告試圖爬梳當日市場交易狀況以釐清真相；但更深層的原因，打從1980年代人工交易逐漸轉變成電子交易的過程，就種下瞭。當日諸多巧閤，在金融市場上再度驗證瞭「莫非定律」（凡是可能齣錯的事就一定會齣錯）的智慧。本書迴顧瞭金融市場電子交易的曆史，一路帶過美股閃崩事件，預告日後脆弱金融市場頻現的風暴；閱讀本書，也有助於我們理解發生在颱灣，2018年2月6日颱指選擇權賣方市場的災難，以及最近（2019年8月21日）的颱指期貨夜盤閃崩事件。
最好的因也可能産生最壞的果。電子交易取代人工交易的原始動機，是一群資訊人（例如孤島的列文、群島的普南、盈透的彼得菲……）希望透過資訊工具，讓交易民主化、透明化、去中間化，讓交易價格更低、效率更高；卻無意間創造瞭能力更強大、更無形、更肆無忌憚的新中間人——「高頻交易者」，挾其所設計的演算法，反而讓市場更加不公平、不穩定。這些隻求獲利的高頻交易單，在關鍵時刻棄守市場造成真空，甚至推波助瀾，産生骨牌效應，導緻市場震盪。
本書循著資訊科技影響金融市場的曆史脈絡，娓娓道來金融市場交易方式演變，如何因為本書的主角與他們所創造明池、暗池交替存在的電子空間，一路走到現在；詳細分析在交易的生態池中，又如何以貪婪為基礎（再也不是崇高的願景），豢養、演化齣眾多狡詐的演算法怪物，在池中「釣愚」吃掉「笨錢」，侵蝕正規投資人的獲利，也一點一滴啃食對市場的信任。
對於本書提到諸如造市奬勵、交易迴扣、冰山委託、委託簿戲弄、分層布單、倒賣策略、狙擊策略等演算法與高頻交易邏輯有興趣的讀者，可參考我在2012年齣版的《程式交易方法與實務應用——含演算法交易與高頻交易》一書。
近年來，另一群科技人正以金融科技（FinTech）之名，懷抱似曾相似的願景，會不會又埋下日後的災難，作為參與金融科技的一員，深自警惕；本書讓我們得以鑑往知來，趨吉避凶。
公平交易是金融市場的基本人權。電子交易市場發展的曆程，逐一解放市場存在的不公平製度（例如以小數代替分數報價、不得拒絕並需以投資人最有利價格成交、不得更動送單順序等）的同時，卻陸續被魔高一丈的演算法找到製度套利的空間。時至今日，交易戰爭延伸到低延遲高速競爭（從軟體戰到硬體、從主機共置戰到傳輸通道），就像無謂的虛擬貨幣採礦運算般，耗費許多原本可以用於利益眾生的計算資源。
這世界或許從未公平，但切不能放棄追求公平的努力與堅持，否則不公平不僅僅傷害另一群人的財富而已，恐怕會挑戰人類好不容易建立起的交易製度與信任基礎。
隻是公平的界綫何在？有時容易辨明（例如交易流的公平競價、禁止以窺探提前交易、交易規則的公開揭露與確實執行），有時又很模糊（例如是否可以對傳輸速度與資訊量作區彆定價——彆忘瞭，交易所終究是營利組織）。
但若有人透過對資訊的深度洞悉、更快的交易、更高超的分析能力與策略設計，得以在市場上取得優勢，就與公平與否無關瞭，金融市場終究是優勝劣敗的獵場，選擇進場隻能生死自負。
於是當風暴來襲，麵對匿蹤、分散破碎的交易市場，沒有人能負全責卻都須負點責任、沒有人理解全貌（即使聰明如文藝復興的西濛斯團隊）隻能事後拼湊真相，看著事件一再重演；或有人開始倡議迴到過去的年代，恢復大行情闆交易廳、放慢撮閤速度，但現代文明已經建構在資訊基礎建設上，金融市場無法自絕於外，也隻能往前管理、尋求解睏，至少亡羊補牢。
本書同時也讓我們窺見交易策略邏輯的演變。第一階段，交易策略從市場行為、商品本質、製度設計中，以閤理邏輯演繹市場未來走勢中形成；第二階段，以資訊技術提供的運算能力，從市場大數據中歸納隱晦（開始似懂非懂）的規則，藉以建立交易策略；最後，人工智慧（AI）登場瞭，快速運算大數據的同時，它也追蹤變幻莫測市場的演化軌跡，隻求馳騁在變化浪頭短暫駕馭市場，但藉此形成的交易策略，已經逐漸脫離人類能理解的層次。近來AI應用的重點方嚮，是希望AI深度學習的同時也能提齣解釋，即源於此。
麻煩的是，與其他AI應用領域（如影音辨識等工程應用）不同的是，市場預測的對錯隻能事後驗證，你又怎能知道這次AI到底是瘋瞭，還是對瞭? 就像書中提到的，具備AI引擎有如先知般的恆星係統，在你以為它要自殺時，事後纔知道它是對的。
我們應該對無法理解的預測結果給予多少信心呢？端視作為人類，你對自己有多麼沒有自信。AI應用的弔詭是，我們期待它（或祂）能超越人類的智慧，當AI走嚮無法理解時，卻又惴惴不安。
AI應用在投資領域到底有沒有用，至今未有定論（或許永遠無法得知，就像無法得知有多少被刻意隱藏在電子交易空間的獲利策略），但這終究隻影響個彆投資人的權益，其實無關宏旨（進入此門，生死自負，不是嗎？）。我擔心的是，AI演算法在市場各個交易角落的大量使用，會不會把市場帶到更深不可測的暗池；當市場因此震盪、閃崩，即使事後拼湊，也難以理解齣真相。
韆百年來，人類用盡辦法努力理解這個世界，卻可能創造一個工具，把對世界的解讀帶嚮無法理解！？
於是，當我們透過曆史教訓改變交易規則試圖修補製度，以期擺脫或管理隱藏交易資訊的暗池的同時，卻無法樂觀。交易策略典範的轉移，隱然即將把交易帶入另一個人工智慧布建的利維坦黑池。但這次，具備演化能力的AI演算法，可能會把市場帶過人類智慧難以理解的「技術奇異點」，屆時，有多少交易者可以倖免於難，市場會不會又要以「大到不能倒」的理由要求納稅人齣錢紓睏？
對此，我沒有答案。但我知道並建議參與交易、設計管理交易製度，或對交易有興趣的朋友，都應該讀這本書，在一切還來得及以前，切斷引信。
擺脫隱藏交易資訊的暗池，卻可能走進人工智慧布建的黑池
薑林傑祐教授（國立高雄科技大學金融資訊係所）
2010年5月6日美國股市發生閃崩事件，事後調查報告試圖爬梳當日市場交易狀況以釐清真相；但更深層的原因，打從1980年代人工交易逐漸轉變成電子交易的過程，就種下瞭。當日諸多巧閤，在金融市場上再度驗證瞭「莫非定律」（凡是可能齣錯的事就一定會齣錯）的智慧。本書迴顧瞭金融市場電子交易的曆史，一路帶過美股閃崩事件，預告日後脆弱金融市場頻現的風暴；閱讀本書，也有助於我們理解發生在颱灣，2018年2月6日颱指選擇權賣方市場的災難，以及最近（2019年8月21日）的颱指期貨夜盤閃崩事件。
最好的因也可能産生最壞的果。電子交易取代人工交易的原始動機，是一群資訊人（例如孤島的列文、群島的普南、盈透的彼得菲……）希望透過資訊工具，讓交易民主化、透明化、去中間化，讓交易價格更低、效率更高；卻無意間創造瞭能力更強大、更無形、更肆無忌憚的新中間人——「高頻交易者」，挾其所設計的演算法，反而讓市場更加不公平、不穩定。這些隻求獲利的高頻交易單，在關鍵時刻棄守市場造成真空，甚至推波助瀾，産生骨牌效應，導緻市場震盪。
本書循著資訊科技影響金融市場的曆史脈絡，娓娓道來金融市場交易方式演變，如何因為本書的主角與他們所創造明池、暗池交替存在的電子空間，一路走到現在；詳細分析在交易的生態池中，又如何以貪婪為基礎（再也不是崇高的願景），豢養、演化齣眾多狡詐的演算法怪物，在池中「釣愚」吃掉「笨錢」，侵蝕正規投資人的獲利，也一點一滴啃食對市場的信任。
對於本書提到諸如造市奬勵、交易迴扣、冰山委託、委託簿戲弄、分層布單、倒賣策略、狙擊策略等演算法與高頻交易邏輯有興趣的讀者，可參考我在2012年齣版的《程式交易方法與實務應用——含演算法交易與高頻交易》一書。
近年來，另一群科技人正以金融科技（FinTech）之名，懷抱似曾相似的願景，會不會又埋下日後的災難，作為參與金融科技的一員，深自警惕；本書讓我們得以鑑往知來，趨吉避凶。
公平交易是金融市場的基本人權。電子交易市場發展的曆程，逐一解放市場存在的不公平製度（例如以小數代替分數報價、不得拒絕並需以投資人最有利價格成交、不得更動送單順序等）的同時，卻陸續被魔高一丈的演算法找到製度套利的空間。時至今日，交易戰爭延伸到低延遲高速競爭（從軟體戰到硬體、從主機共置戰到傳輸通道），就像無謂的虛擬貨幣採礦運算般，耗費許多原本可以用於利益眾生的計算資源。
這世界或許從未公平，但切不能放棄追求公平的努力與堅持，否則不公平不僅僅傷害另一群人的財富而已，恐怕會挑戰人類好不容易建立起的交易製度與信任基礎。
隻是公平的界綫何在？有時容易辨明（例如交易流的公平競價、禁止以窺探提前交易、交易規則的公開揭露與確實執行），有時又很模糊（例如是否可以對傳輸速度與資訊量作區彆定價——彆忘瞭，交易所終究是營利組織）。
但若有人透過對資訊的深度洞悉、更快的交易、更高超的分析能力與策略設計，得以在市場上取得優勢，就與公平與否無關瞭，金融市場終究是優勝劣敗的獵場，選擇進場隻能生死自負。
於是當風暴來襲，麵對匿蹤、分散破碎的交易市場，沒有人能負全責卻都須負點責任、沒有人理解全貌（即使聰明如文藝復興的西濛斯團隊）隻能事後拼湊真相，看著事件一再重演；或有人開始倡議迴到過去的年代，恢復大行情闆交易廳、放慢撮閤速度，但現代文明已經建構在資訊基礎建設上，金融市場無法自絕於外，也隻能往前管理、尋求解睏，至少亡羊補牢。
本書同時也讓我們窺見交易策略邏輯的演變。第一階段，交易策略從市場行為、商品本質、製度設計中，以閤理邏輯演繹市場未來走勢中形成；第二階段，以資訊技術提供的運算能力，從市場大數據中歸納隱晦（開始似懂非懂）的規則，藉以建立交易策略；最後，人工智慧（AI）登場瞭，快速運算大數據的同時，它也追蹤變幻莫測市場的演化軌跡，隻求馳騁在變化浪頭短暫駕馭市場，但藉此形成的交易策略，已經逐漸脫離人類能理解的層次。近來AI應用的重點方嚮，是希望AI深度學習的同時也能提齣解釋，即源於此。
麻煩的是，與其他AI應用領域（如影音辨識等工程應用）不同的是，市場預測的對錯隻能事後驗證，你又怎能知道這次AI到底是瘋瞭，還是對瞭? 就像書中提到的，具備AI引擎有如先知般的恆星係統，在你以為它要自殺時，事後纔知道它是對的。
我們應該對無法理解的預測結果給予多少信心呢？端視作為人類，你對自己有多麼沒有自信。AI應用的弔詭是，我們期待它（或祂）能超越人類的智慧，當AI走嚮無法理解時，卻又惴惴不安。
AI應用在投資領域到底有沒有用，至今未有定論（或許永遠無法得知，就像無法得知有多少被刻意隱藏在電子交易空間的獲利策略），但這終究隻影響個彆投資人的權益，其實無關宏旨（進入此門，生死自負，不是嗎？）。我擔心的是，AI演算法在市場各個交易角落的大量使用，會不會把市場帶到更深不可測的暗池；當市場因此震盪、閃崩，即使事後拼湊，也難以理解齣真相。
韆百年來，人類用盡辦法努力理解這個世界，卻可能創造一個工具，把對世界的解讀帶嚮無法理解！？
於是，當我們透過曆史教訓改變交易規則試圖修補製度，以期擺脫或管理隱藏交易資訊的暗池的同時，卻無法樂觀。交易策略典範的轉移，隱然即將把交易帶入另一個人工智慧布建的利維坦黑池。但這次，具備演化能力的AI演算法，可能會把市場帶過人類智慧難以理解的「技術奇異點」，屆時，有多少交易者可以倖免於難，市場會不會又要以「大到不能倒」的理由要求納稅人齣錢紓睏？
對此，我沒有答案。但我知道並建議參與交易、設計管理交易製度，或對交易有興趣的朋友，都應該讀這本書，在一切還來得及以前，切斷引信。
圖書試讀
第二章 規模遊戲
海姆．波迪剋小時候到物理實驗室，就像其他小孩在攀爬架上一樣如魚得水。他的父親艾瑞．波迪剋（Arie Bodek）是世界知名的粒子物理學傢，在位於紐約上州的羅徹斯特大學（University of Rochester）工作，對兒子期望相當高。艾瑞畢業於麻省理工學院研究所，博士論文提齣的發現，後來成為粒子物理學重大開創性發現的關鍵。他的研究成果協助證明，誇剋這種構成世界萬物的基本粒子確實存在。
但多年以來，艾瑞在這項發現中扮演的角色一直未受肯定，大緻已經被人遺忘。1990年諾貝爾物理奬頒發給提齣誇剋模型的發現時，他隻是其中的小小註腳。老波迪剋盡管數次獲得「斯隆研究奬」（Alfred P. Sloan Fellowship）、擁有七百多篇著述，並且拿到粒子物理學界最高榮譽「帕諾夫斯基奬」（Panofsky Prize），以及多項專業頭銜和奬項，但總是和諾貝爾奬失之交臂。
許多人期望海姆能終結波迪剋傢族的遺憾。盡管老波迪剋忙於世界各地實驗室的工作而長年缺席，從未協助小波迪剋做過研究，卻依然以極高的標準要求兒子。要獲得他的青睞，唯一的辦法是擁有傑齣的學術成就，而且從小學時就開始。海姆天資聰穎，理解艱深的概念毫不費力，還能提齣優秀的原創想法。就各方麵看來，他都是當學者的料，年輕的天纔。
但是海姆當瞭逃兵。他十多歲時開始抗拒父親要他繼承衣鉢的壓力。他把頭發染黑，到鞭擊金屬樂團當鼓手，跟粗人混在一起，經常好幾個星期不迴傢。1988年，海姆十七歲時，他的父親做瞭預測。傢庭聚會時，他公開感嘆兒子缺乏紀律。
他斷言：「海姆絕對不可能獲得諾貝爾奬！」
海姆也不需要提醒父親，他永遠不可能獲得諾貝爾奬。這個預言盡管讓他傷心，卻也撥動瞭更深處的心弦。為瞭達成他（而不是他父親）的期望，他必須能預測未來。
但我們要怎麼預測未來？
我們是否能蒐集和分析大量資料，提高預測未來事件的正確率？1980年代，電腦運算能力大幅成長，這個問題相當引人好奇。但任何一個與未來有關的問題，例如「海姆．波迪剋獲得諾貝爾奬的可能性有多少？」，相關資料都多達數兆位元組，要從這麼多資料中找齣答案，需要強大的電腦運算能力，電腦必須分析以往所有諾貝爾奬得主的生平、他們小學時生活如何、眼珠顔色、祖先、DNA⋯⋯等等。然後再檢視海姆的生活，找齣符閤的模式。
海姆．波迪剋小時候到物理實驗室，就像其他小孩在攀爬架上一樣如魚得水。他的父親艾瑞．波迪剋（Arie Bodek）是世界知名的粒子物理學傢，在位於紐約上州的羅徹斯特大學（University of Rochester）工作，對兒子期望相當高。艾瑞畢業於麻省理工學院研究所，博士論文提齣的發現，後來成為粒子物理學重大開創性發現的關鍵。他的研究成果協助證明，誇剋這種構成世界萬物的基本粒子確實存在。
但多年以來，艾瑞在這項發現中扮演的角色一直未受肯定，大緻已經被人遺忘。1990年諾貝爾物理奬頒發給提齣誇剋模型的發現時，他隻是其中的小小註腳。老波迪剋盡管數次獲得「斯隆研究奬」（Alfred P. Sloan Fellowship）、擁有七百多篇著述，並且拿到粒子物理學界最高榮譽「帕諾夫斯基奬」（Panofsky Prize），以及多項專業頭銜和奬項，但總是和諾貝爾奬失之交臂。
許多人期望海姆能終結波迪剋傢族的遺憾。盡管老波迪剋忙於世界各地實驗室的工作而長年缺席，從未協助小波迪剋做過研究，卻依然以極高的標準要求兒子。要獲得他的青睞，唯一的辦法是擁有傑齣的學術成就，而且從小學時就開始。海姆天資聰穎，理解艱深的概念毫不費力，還能提齣優秀的原創想法。就各方麵看來，他都是當學者的料，年輕的天纔。
但是海姆當瞭逃兵。他十多歲時開始抗拒父親要他繼承衣鉢的壓力。他把頭發染黑，到鞭擊金屬樂團當鼓手，跟粗人混在一起，經常好幾個星期不迴傢。1988年，海姆十七歲時，他的父親做瞭預測。傢庭聚會時，他公開感嘆兒子缺乏紀律。
他斷言：「海姆絕對不可能獲得諾貝爾奬！」
海姆也不需要提醒父親，他永遠不可能獲得諾貝爾奬。這個預言盡管讓他傷心，卻也撥動瞭更深處的心弦。為瞭達成他（而不是他父親）的期望，他必須能預測未來。
但我們要怎麼預測未來？
我們是否能蒐集和分析大量資料，提高預測未來事件的正確率？1980年代，電腦運算能力大幅成長，這個問題相當引人好奇。但任何一個與未來有關的問題，例如「海姆．波迪剋獲得諾貝爾奬的可能性有多少？」，相關資料都多達數兆位元組，要從這麼多資料中找齣答案，需要強大的電腦運算能力，電腦必須分析以往所有諾貝爾奬得主的生平、他們小學時生活如何、眼珠顔色、祖先、DNA⋯⋯等等。然後再檢視海姆的生活，找齣符閤的模式。
用户评价
评分
這本書的名字很有意思，給我一種既神秘又前沿的感覺。《暗池：人工智慧如何顛覆股市生態》——光是“顛覆”這個詞，就足以讓人産生無限的遐想。我平常雖然不太常關注股市，但對於AI的飛速發展，以及它對各個行業的影響，是毋庸置疑的。尤其是在金融領域，AI的應用似乎已經成為瞭一種趨勢，而且是那種一旦開始就很難停下來的趨勢。我很好奇，這本書會不會深入探討AI在股市中的具體應用場景？比如，AI是如何分析大量的市場數據、新聞報道、甚至社交媒體的情緒，來做齣交易決策的？“暗池”這個詞，聽起來就充滿瞭未知和神秘，我猜測書中可能會揭示一些不為人知的股市運作方式，以及AI在其中扮演的角色。這本書會不會像一本偵探小說，帶我們一步步解開AI如何滲透、改變股市生態的謎團？我希望它能用一種比較容易理解的方式，來解釋一些比較復雜的概念，讓我這個對AI和股市都不算非常瞭解的普通讀者，也能有所收獲。
评分我通常不太容易被書名和封麵吸引，但《暗池：人工智慧如何顛覆股市生態》這本書，讓我産生瞭極大的好奇心。我本身就是做金融行業的，雖然不是直接接觸AI交易，但我們每天都在和數據打交道，也深切感受到科技對我們工作模式的衝擊。AI在金融領域的應用，從風險管理到客戶服務，都在悄悄改變著遊戲規則。而股市，作為金融市場最核心的部分，AI的介入絕對會掀起一場風暴。我特彆想知道，書中是如何定義“顛覆”的。是因為AI能夠預測市場走嚮，還是能夠執行更快速、更精準的交易？或者，AI正在改變市場的定價機製，甚至影響到市場監管的邏輯？“暗池”這個概念，對我來說很有吸引力，因為我知道股市裏確實存在一些不那麼公開透明的交易機製，而AI在這些地方的運作，可能會帶來更深層次的影響。我猜測書中會詳細解析AI是如何滲透到這些“暗池”中的，以及它所帶來的風險和機遇。而且，作為一本探討“顛覆”的書，我期待它不僅僅是描述現狀，更能提供一些對未來的預判，讓我們這些身處其中的人，能有所準備。
评分說實話，我一開始看到這本書的名字，腦子裏閃過很多畫麵。AI，股市，顛覆……這些詞語放在一起，總覺得有點科幻感，又帶著一絲絲的擔憂。畢竟，股市對我們大多數人來說，已經是一個足夠復雜和充滿不確定性的地方瞭，如果再加入一個越來越聰明、學習能力超強的AI，那會變成什麼樣？我一直覺得，股市的魅力就在於它的人性化因素，投資者的情緒、市場的羊群效應，這些都是AI可能難以完全理解和模擬的。但是，如果AI真的能夠通過分析海量的數據，發現人類交易者無法察覺的模式，從而獲得超額收益，那是不是意味著，那些依賴經驗和直覺的傳統交易者，真的會被淘汰？這本書的齣現，也許就是想和我們探討這個“可能性”。我很好奇，作者是如何去描繪AI“顛覆”的過程的，是循序漸進的，還是會突然爆發？文中會不會涉及一些具體的AI技術，比如機器學習、深度學習在量化交易中的應用？而且，所謂的“暗池”，是不是指的就是一些不公開、不透明的交易場所，而AI在這些地方扮演著什麼樣的角色？我希望這本書能夠揭開一些神秘的麵紗，讓我更直觀地理解AI與股市之間的復雜關係，而不是流於錶麵。
评分這本書的封麵設計真的很有意思，那種深邃的藍色和流動的綫條，讓人聯想到浩瀚的數字海洋，又帶著點不確定性，就像股市一樣。書名《暗池：人工智慧如何顛覆股市生態》，光聽名字就覺得很震撼，好像有什麼顛覆性的力量要席捲而來。我一直對金融科技，特彆是AI在股市裏的應用很感興趣，畢竟現在科技發展太快瞭，感覺很多傳統的東西都會被改變。雖然我還沒來得及仔細讀這本書，但光從它的名字和一些初步的宣傳來看，它似乎是在探討一個非常前沿且重要的議題。AI是不是真的有能力去“顛覆”股市？這個“顛覆”又會是什麼樣的形態？是更有效率的交易，還是全新的交易模式？甚至是影響到整個市場的結構和參與者的關係？這些問題都讓我覺得這本書的內容一定會非常精彩。我猜想書中可能會有很多案例分析，可能會提到一些過去我們覺得不可能的事情，現在因為AI的齣現而變得觸手可及。而且，“暗池”這個詞，本身就帶著點神秘感，讓人好奇這背後到底隱藏著什麼。颱灣的股市雖然有自己的特色，但全球化的趨勢下，AI的影響一定是跨越國界的。我非常期待這本書能夠給我帶來一些啓發，讓我對未來的股市有更清晰的認識。
评分看到《暗池：人工智慧如何顛覆股市生態》這本書，我的第一個想法就是，這簡直是為我們這個時代量身定做的。AI已經不再是科幻小說裏的概念，它正實實在在地改變著我們生活的方方麵麵，而股市，這個牽動無數人心弦的領域，自然也不能幸免。我很好奇，書中是如何描繪AI對股市的“顛覆”的。是讓交易變得更有效率，還是帶來瞭新的風險？“暗池”這個名字，讓我聯想到股市中那些不那麼透明的角落，而AI的介入，會不會讓這些地方變得更加撲朔迷離，還是反而會帶來更公開的機製？我期待這本書能帶來一些振聾發聵的觀點，幫助我們理解AI在股市中的真正作用。也許它會告訴我們，AI並不是一個簡單的工具，而是一個正在重塑股市格局的強大力量。這本書會不會也探討AI在股市中的倫理問題，以及未來監管的方嚮？我很想從書中找到一些關於未來股市發展的綫索，讓我們這些普通投資者，能夠更好地適應這個快速變化的金融世界。
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